langchain-ChatGLM项目就是参考了Langchain的思路,我们一起看下langchain-ChatGLM搭建本地知识库的流程。 https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM/blob/master/README.md 如上图,本地知识库搭建的流程如下: (1-2)准备本地知识库文档目前支持 txt、docx、md、pdf 格式文件,使用Unstructured Loader类...
1、模型训练微调:将知识库的内容整理成训练数据集,拿这些整理好的数据集来训练该模型,最终让模型“学会”该知识库的内容,至于效果如何很大程度取决于该数据集的质量和训练的调参,这种方式较复杂、门槛高; 2、外挂知识库:在向模型提问时提供一些知识库中的内容让它在其中找到正确的答案,外挂的形式门...
三、基于知识链ChatGLM本地化检索 import utils query = ["从两化协同看我国农业自主可控大格局"] context_list = [] with open("./dataset/financial_research_reports/yanbao015.txt","r",encoding="UTF-8") as f: lines = f.readlines() for line in lines: line = line.strip() context_list.app...
今天树先生教大家无需微调就能实现垂直领域的专业问答，利用 ChatGLM-6B + langchain 实现个人专属知识库，非常简单易上手。技术原理 项目实现原理如下图所示，过程包括加载文件 -> 读取文本 -> 文本分割 -> 文本向量化 -> 问句向量化 -> 在文本向量中匹配出与问句向量最相似的top k个 -> 匹配出的文本作为...
快速将本地知识导入到大语言模型使用; 将连续多次任务的关键词进行存储,让大模型具有"记忆"。 2.3.3 开源大模型体验官课程介绍 本次开源大模型体验官课程基于华为云一站式AI开发平台ModelArts,使用云端算力快速实现大模型的调用,并基 于大语言模型开发框架-LangChain,实现LangChain+ChatGLM3的本地知识库问答。
前言在前面的文章中,介绍了关于私有AI知识库和部分应用,让AI能根据企业私有的知识库去回答问题,成为真正意义的数字分身。但有一个问题一直没有解决,就是底层模型依然是基于的ChatGPT、文心等公共大模型,虽然o…
Langchain知识库框架介绍 LangChain 是一个围绕大语言模型应用而开发的开源框架，可以将 LLM 模型、向量数据 库、交互层 Prompt、外部知识、外部工具整合到一起，允许用户围绕大语言模型快速建 立管道和应用程序，直接与 ChatGPT 或 Huggingface 中的其他 LLM 相连，从而在一定程度 上弥补模型本身的缺陷，提升用户的...
后续版本中将会增加对知识库的修改或删除，及知识库中已导入文件的查看。【说明】：如果采用默认配置启动未量化的ChatGLM-6B，初始状态需要消耗13G的显存，如果显存不够的建议选择量化INT4或者INT8来运行，需要修改configs/model_config.py，将LLM的值修改为chatglm-6b-int4或者chatglm-6b-int8.以下是我基于chatglm...
首先,需要确定一个目标网络知识库,例如维基百科、百度百科等。然后,通过程序接口或直接下载数据集的方式,将网络知识库中的知识导入到ChatGLM中。具体而言,可以采取以下步骤:2.1 创建连接首先,需要创建连接到网络知识库的接口。不同的知识库接口可能不同,例如维基百科提供的是API接口,而百度百科提供的是数据下载接口。
为了方便用户快速部署chatglm本地知识库,我们特别提供了一键部署的docker镜像。下面,我们将重点介绍这个镜像的特点及部署方法。一、chatglm docker镜像概述chatglm docker镜像是指预先安装了chatglm软件及其依赖项的docker镜像,用户可以通过拉取镜像快速部署chatglm系统。这个镜像包含了完整的chatglm软件包、数据库以及其他...